人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究

人工神经网络预测系统可以对空调负荷进行有效的预测。本文通过利用神经网络预测对空调负荷的实际预测过程的研究，讨论了输入参数的选择和预处理、目标误差的确定、网络的学习率和训练次数等与预测效果之间的关系。对目标误差、网络的学习率和训练次数进行了具体的优化。该优化结果对今后开展利用神经网络的空调负荷预测工作有一定的参考作用。     

民用建筑供热负荷的神经网络法预测

分析了供热系统负荷变化的各种扰量,提出利用人工神经网络对供热负荷进行预测的方法。对神经网络预测的可行性、方法的实施内容及输入输同变量的选择,网络连接方法的选择等进行了讨论。在进一步对供热负荷特性研究的基础上,可以利用人工神经网络对其进行切实可行的预测。